一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=

<SAP内存计算——HANA>又是一本在地铁里读完的书,最近阅读量大增,都是托了地铁的福了. 一年多以前就在ITPUB里发过帖子问“SAP HANA归根揭底到底是什么?”,那时通过一些网络上的文章对SAP HANA有了简单认识,但都了解的比较肤浅,通过这本书算是对SAP HANA有了通盘的认识,这里写一些我对SAP HANA的认识吧. SAP HANA是用来干什么的? 简单的讲SAP HANA就是用来提升大数据(TB级以上的数据量)量查询性能的一个数据管理平台,也就是主要为了提升OLTP(联机

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

教程简介Esper是一个事件流处理(ESP)和事件关联引擎(CEP的,复杂事件处理).Esper的目标是针对实时事件驱动架构(EDA).当Esper监测到事件流中又符合条件的时间发生时,即可触发PlainOldJavaObjects(POJO)编写的自定义操作.当数百万数量级的事件同时发生时,我们不可能使用普通的关系型数据库来存储和查询,Esper正是专为这样的大批量关联事件而设计的.Esper提供一个定制的事件处理语言(EPL),允许的条件表达丰富的事件,相关性,可能跨越时间窗,从而减少开发工

根据.方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案,方案预留1-2G的内存给操作系统,分配4G给Yarn/MapReduce,当然也包括了HIVE,剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给HBase的. 内存调优 一.AM.Container大小设置1.tez.am.resource.memory.mb #设置 tez AM容器内存 配置文件:tez-site.xml 建议:不小于或者等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb值. .hive.tez.conta

zw版_Halcon图像交换.数据格式.以及超级简单实用的DIY全内存计算.TXT Halcon由于效率和其他原因,内部图像采用了很多自有格式,提高运行速度,但在数据交换方面非常麻烦. 特别是基于com.net控件模式的二次开发,无论是c,vb,还是delphi,目前都没有一种理想的解决方案. ps,2015.10.1,最近,台湾nvp发布了一种新的通过hobject<-->himagex,在vb.c.c++.c#与Halcon图像直接,进行数据转换的示例. 不过还是不支持delphi,del

因为工作关系,长期跟SAP打交道,所以去年就对HANA有了一些了解,只是公司目前的应用规模还较小,暂时没有上马HANA的打算,但是提前作一些学习还是很有必要的.正好清华大学出版社最近出版了这本<SAP内存计算——HANA>,便花了两周时间读了一下. 作为一项新兴技术,想要对它有更好的了解,除了通过官方资料以外,最重要的莫过于他人的成功经验.农夫山泉作为国内最早实施HANA的少数SAP大客户之一,他们的经验无疑是非常宝贵的.而本书的作者之一胡健先生正是前农夫山泉HANA项目实施团队的负责人,所以

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全

今天面试遇到一个问题,假设一个类中只声明一个int类型,那么这个对象多大,这里先写出解决方案,首先引入内存计算工具lucene-core, <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>4.0.0</version> </dependency> 然后编写类 publi

[20191115]oracle实例占用内存计算.txt --//以前学习oracle数据库时,总想了解实例占用内存多少,我曾经在一些会议底下问过一位高手,对方说计算这个相对很难,许多东西是共享的.--//很难有一个好方法计算,不过当时给了一个命令pmap,可以查看进程的内存使用情况,我当时使用命令看了一些,感觉输出许多东西都不理解.--//只能放弃.我现在基本使用smem大致了解该实例使用内存的情况.实际上上面的输出不包括共享内存段使用情况. --//正好前几天论坛有人问类似的问题,链接htt

原文首发于微信公众号:躬行之(jzman-blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory),也就是内存溢出,一方面大量加载图片时有可能出现 OOM, 通过采样压缩图片可避免 OOM,另一方面,如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageView 中,这种做法显然是不值得的,可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中,以减小内存的消耗,Bitmap 的优化主要有两个方面如下,一是有效的处理较大的位图,二是位图的缓

简介 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架,它直接源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成Input.Processor.Sort.Merge和Output, Reduce被拆分成Input.Shuffle.Sort.Merge.Processor和Output等,这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业.总结起来,Tez有以下特点:(1)Apache二级

框架版本 Hadoop 2.7.7 Hive 2.3.7 Tez 0.9.2 保证hadoop集群启动,hive元数据服务启动 上传tez到HDFS tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz mv apache-tez-0.9.2-bin tez-0.9.2 hdfs dfs -mkidr /tez hdfs dfs -put tez-0.9.2 /tez #这里tez可以直接上文件,也可以上传解压后的文件 配置hive-env.sh export TEZ_HO

实际上是使用规则引擎能够更新工作内存区重新匹配规则实现迭代功能. 使用了策略模式实现. <规则引擎与RETE算法介绍> PPT : http://files.cnblogs.com/lovesqcc/%E8%A7%84%E5%88%99%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%B8%8ERETE%E7%AE%97%E6%B3%95.pptx 1.  CalcPI.java package sample; import java.util.ArrayList; import java.util

在innodb引擎中,内存的组成主要有三部分:缓冲池(buffer pool),重做日志缓存(redo log buffer),额外的内存池(additional memory pool).

看了园友的评论之后,我也好奇清橙OJ是怎么计算内存占用的.重新测试的情况附在原文后边. -------------------------------------- 这是切割线 -------------------------------------------- 最近自学Java,试着用Java刷几道OJ的题来熟悉基本语法. 起初几道简单题,没太留意程序的执行效率.今天做了一道简单的递归题,竟然运行超时了!由于本人算法方面功底太差,不懂的如何优化,想了个投机的办法应付了过去.但又觉得不可思议

原文: http://www.open-open.com/lib/view/open1424325362577.html Linux中的Cache Memory 什么是Cache Memory(缓存内存): 当你读写文件的时候,Linux内核为了提高读写性能与速度,会将文件在内存中进行缓存,这部分内存就是Cache Memory(缓存内存).即使你的程序运行结束后,Cache Memory也不会自动释放.这就会导致你在Linux系统中程序频繁读写文件后,你会发现可用物理内存会很少. 其实这缓存内

本文将讨论MySQL内存相关的一些选项,包括: 单位都是b,不是kb,即1B=1/(1024*1024*1024)G 1)全局的buffer,如innodb_buffer_pool_size: 2)线程级的选项,如binlog_cache_size: 3)为特定操作分配的缓冲区,如sort_buffer_size. 我们只讨论内存相关的选项,其他一些如innodb_open_files.thread_cache_size.table_definition_cache.table_open_cac